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Organisationseinheit der BAM
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Das Pergamonmuseum ist eines der am meisten besuchten Museen Berlins. Es wird seit etwa 20 Jahren im Rahmen des 1999 von der Stiftung Preußischer Kulturbesitz beschlossenen Masterplans Museumsinsel schrittweise grundhaft instandgesetzt und um einen weiteren Flügel ergänzt, der 2025 fertig gestellt sein soll. In diesem Kontext wurde auch kurz nach dem Beschluss des Masterplans eine Bauzustandsanalyse an den in Originalgröße in der Antikensammlung ausgestellten Baudenk¬ mälern durchgeführt. Allerdings stellte man dabei fest, dass herkömmliche Erkundungsverfahren wie die Bauaufnahme, die baugeschichtliche Untersu¬ chung, das Quellenstudium sowie die äußerliche Begutachtung nicht ausreichen, um die innere Struktur der antiken Baudenkmäler hinreichend zu charakterisieren. Deshalb wurde die BAM im Jahr 2003 von der ARGE Pfanner Pergamonmuseum beauftragt, in enger Zusammenarbeit mit zwei Ingenieurbüros, dem Ingenieurbüro Patitz (IGP) und der Gesellschaft für geophysikalische Unter¬ suchungen mbH (GGU) unter Hinzuziehung einer Restauratorin, die innere Struktur ausgewählter an¬ tiker Baudenkmäler zerstörungsfrei zu untersuchen. Das Ziel der zerstörungsfreien Strukturaufklärung zum inneren Aufbau der Bauteile war es, einerseits sicherheitsrelevante Informationen für die statische Nachweisführung bereitzustellen, sowie andererseits eine Planungsgrundlage für die eventuell erforder¬ liche Ertüchtigung der Baudenkmäler zu schaffen. Im Fokus der Untersuchungen standen dabei das Markttor von Milet und das Säulenjoch der Heiligen Halle am Markt von Priene1 • Im nachstehenden Beitrag werden exemplarisch die am Markttor von Milet durchgeführten Untersuchungen vorgestellt.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are valuable analytical and quality control methods for most industrial chemical processes as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are traditionally carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been realized to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra, to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-the-art analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Überschnittene Bohrpfahlwände sind eine bewährte
Konstruktionsmethode zur Herstellung tragender, hydraulisch dichter, tiefreichender
Wände im Spezialtiefbau. Anders als bei Einzelpfählen gibt es bisher für die
zerstörungsfreie Prüfung von Pfahlwänden keine etablierte Vorgehensweise. Erste
Versuche an Baustellen und Modellkörpern zeigten das Potential der
Ultraschallmethode (cross-hole sonic logging) zur Prüfung der Fugen über mehrere
Pfähle hinweg. An der Schleusenbaustelle Dörverden ergab sich die Möglichkeit,
das Verfahren unter Realbedingungen einzusetzen und die Ergebnisse visuell durch
Kernbohrungen und nach Aushub zu evaluieren. Dabei wurden die meisten der
prognostizierten Fehlstellen bestätigt. Die Resultate wurden in einer Neuauflage der
entsprechenden Regelwerke berücksichtigt.